Курсовая Работа Математическая Модель
Курсовая Работа Математическая Модель
Получите деньги за публикацию своих разработок в библиотеке «Инфоурок»
и получить бесплатное свидетельство о размещении материала на сайте infourok.ru
Инфоурок
›
Математика
› Другие методич. материалы › Курсовая работа На тему: «Математическое моделирование»
Курсовая работа На тему: «Математическое моделирование»
Московский институт профессиональной переподготовки и повышения квалификации педагогов
Курс профессиональной переподготовки
от 5.900 руб.
от 2.950 руб.
Найдите материал к любому уроку,
указав свой предмет (категорию), класс, учебник и тему:
Выберите категорию:
Все категории Алгебра Английский язык Астрономия Биология Внеурочная деятельность Всеобщая история География Геометрия Директору, завучу Доп. образование Дошкольное образование Естествознание ИЗО, МХК Иностранные языки Информатика История России Классному руководителю Коррекционное обучение Литература Литературное чтение Логопедия, Дефектология Математика Музыка Начальные классы Немецкий язык ОБЖ Обществознание Окружающий мир Природоведение Религиоведение Родная литература Родной язык Русский язык Социальному педагогу Технология Украинский язык Физика Физическая культура Философия Французский язык Химия Черчение Школьному психологу Экология Другое
Выберите класс:
Все классы Дошкольники 1 класс 2 класс 3 класс 4 класс 5 класс 6 класс 7 класс 8 класс 9 класс 10 класс 11 класс
Выберите учебник:
Все учебники
Выберите тему:
Все темы
также Вы можете выбрать тип материала:
Все материалы
Статьи
Научные работы
Видеоуроки
Презентации
Конспекты
Тесты
Рабочие программы
Другие методич. материалы
Расулов Хайрула Рамазанович
Написать
628
12.02.2020
Математика
Другие методич. материалы
Авторизуйтесь , чтобы задавать вопросы.
Знаете, что говорят коллеги из Вашего учебного заведения о КУРСАХ «Инфоурок»?
Обучение и проверка знаний требований охраны труда
820 р.
О нас
Пользователи
сайта
Часто задаваемые вопросы
Обратная связь
Сведения об организации
Партнерская программа
Для всех учителей из 37 347 образовательных учреждений по всей стране
репетиторы онлайн от проекта «ИнфоУрок»
Онлайн-занятия с репетиторами Подберём репетитора лично для Вас и запишем на бесплатное пробное занятие!
Обращаем Ваше внимание, что в соответствии с Федеральным законом N 273-ФЗ «Об образовании в Российской Федерации» в организациях, осуществляющих образовательную деятельность, организовывается обучение и воспитание обучающихся с ОВЗ как совместно с другими обучающимися, так и в отдельных классах или группах.
Только сейчас Вы можете пройти дистанционное обучение прямо на сайте "Инфоурок" со скидкой 40% по курсу повышения квалификации "Организация работы с обучающимися с ограниченными возможностями здоровья (ОВЗ) в соответствии с ФГОС" (72 часа). По окончании курса Вы получите печатное удостоверение о повышении квалификации установленного образца (доставка удостоверения бесплатна).
На тему: «Математическое моделирование»
математический моделирование mathcad scilab
1.1 Математические модели и моделирование технического объекта
На пути реализации в технике наиболее перспективных научных открытий и разработок обычно стоят препятствия, связанные с отсутствием или ограниченными возможностями конструкционных или функциональных материалов и с недостаточностью достигнутого технологического уровня. Поэтому процесс реализации научных и технических идей - это процесс поиска разумного компромисса между желаемым и возможным. Этим компромиссом является математическая модель.
Математической моделью (ММ) называют совокупность математических объектов (чисел, переменных, матриц, множеств и т. п.) и связей между ними, отображающих важнейшие для проектирования свойства технического объекта (ТО). Выполнение проектных операций и процедур в САПР основано на оперировании ММ. С их помощью прогнозируются характеристики и оцениваются возможности предложенных вариантов схем и конструкций, проверяется их соответствие предъявляемым требованиям, проводится оптимизация параметров, разрабатывается техническая документация и т. д.
Моделирование - это изучение объекта путем построения и исследования его модели, осуществляемое с определенной целью, состоящее в замене эксперимента с оригиналом экспериментом на модели.
Для обсуждения и обоснования основных подходов к разработке проблем математического моделирования технических устройств и процессов в них представляется целесообразным предварительно рассмотреть условную схему , определяющую последовательность проведения отдельных этапов общей процедуры вычислительного эксперимента. Исходной позицией этой схемы служит технический объект (ТО), под которым будем понимать конкретное техническое устройство, его агрегат или узел, систему устройств, процесс, явление или отдельную ситуацию в какой-либо системе.
Рисунок 1- Условная схема математичекского моделирования
На первом этапе осуществляют неформальный переход от рассматриваемого (разрабатываемого или существующего) ТО к его расчетной схеме( PC ). При этом в зависимости от направленности вычислительного эксперимента и его конечной цели акцентируют те свойства, условия работы и особенности ТО, которые вместе с характеризующими их параметрами должны найти отражение в PC , и, наоборот, аргументируют допущения и упрощения, позволяющие не На первом этапе осуществляют неформальный переход от рассматриваемого (разрабатываемого или существующего) ТО к его расчетной схеме( PC ). При этом в зависимости от направленности вычислительного эксперимента и его конечной цели акцентируют те свойства, условия работы и особенности ТО, которые вместе с характеризующими их параметрами должны найти отражение в PC , и, наоборот, аргументируют допущения и упрощения, позволяющие не учитывать в PC те качества ТО, влияние которых предполагают в рассматриваемом случае несущественным. Иногда вместо PC используют термин содержательная модель ТО, а в некоторых случаях - концептуальная модель. В сложившихся инженерных дисциплинах (например, в сопротивлении материалов, электротехнике и электронике) помимо описательной (вербальной) информации для характеристики PC разработаны специальные приемы и символы наглядного графического изображения. По ряду новых направлений развития техники подобная символика находится в стадии формирования. При разработке новых ТО успешное проведение первого этапа в значительной мере зависит от профессионального уровня инженера, его творческого потенциала и интуиции. Полнота и правильность учета в PC свойств ТО, существенных с точки зрения поставленной цели исследования, являются основной предпосылкой получения вдальнейшем достоверных результатов математического моделирования. И наоборот, сильная идеализация ТО ради получения простой PC может обесценить все последующие этапы исследования.
Содержание второго этапа состоит, по существу, в формальном, математическом описании PC . Это описание в виде математических соотношений, устанавливающих связь между параметрами, характеризующими PC ТО, и называют математической моделью (ММ).
Надо сказать, что для некоторых типовых PC существуют банки ММ, что упрощает проведение второго этапа. Более того, одна и та же ММ может соответствовать PC из различных предметных областей. Однако при разработке новых ТО часто не удается ограничиться применением типовых PC и отвечающих им уже построенных ММ. Создание новых ММ или модификация существующих должны опираться на достаточно глубокую математическую подготовку и владение математикой как универсальным языком науки.
На третьем этапе проводят качественный и оценочный количественный анализ построенной ММ. При этом могут быть выявлены противоречия, ликвидация которых потребует уточнения или пересмотра PC (штриховая линия на рисунок 1).
Количественные оценки могут дать основания упростить модель, исключив из рассмотрения некоторые параметры, соотношения или их отдельные составляющие, несмотря на то что влияние описываемых ими факторов учтено в PC . В большинстве случаев, принимая дополнительные по отношению к PC допущения, полезно построить такой упрощенный вариант ММ, который позволял бы получить или привлечь известное точное решение. Это решение затем можно использовать для сравнения при тестировании результатов на последующих этапах. В некоторых случаях удается построить несколько ММ для одного и того же ТО, отличающихся различным уровнем упрощения.
Построение иерархии ММ связано с различной детализацией свойств изучаемого ТО. Сравнение результатов исследования различных ММ может существенно расширить и обогатить знания об этом ТО. Кроме того, такое сравнение позволяет оценить достоверность результатов последующего вычислительного эксперимента: если более простая ММ правильно отражает некоторые свойства ТО, то результаты исследования этих свойств должны быть близки к результатам, полученным при использовании более полной и сложной ММ.
Итог анализа на рассматриваемом этапе - это обоснованный выбор рабочей ММ ТО,которая подлежит в дальнейшем детальному количественному анализу. Успех в проведении третьего этапа зависит, как правило, от глубины понимания связи отдельных составляющих ММ со свойствами ТО, нашедшими отражение в его PC , что предполагает органическое сочетание владения математикой и инженерными знаниями в конкретной предметной области.
Четвертый этап состоит в обоснованном выборе метода количественного анализа ММ, в разработке эффективного алгоритма вычислительного эксперимента, а пятый этап - в создании работоспособной программы, реализующей этот алгоритм средствами вычислительной техники. Для успешного проведения четвертого этапа необходимо владеть арсеналом современных методов вычислительной математики, а при математическом моделировании довольно сложных ТО выполнение пятого этапа требует профессиональной подготовки в области программирования на ЭВМ.
Получаемые на шестом этапе (в итоге работы программы) результаты вычислений должны прежде всего пройти тестирование путем сопоставления с данными количественного анализа упрощенного варианта ММ рассматриваемого ТО. Тестирование может выявить недочеты как в программе, так и в алгоритме и потребовать доработки программы или же модификации и алгоритма и программы. Анализ результатов вычислений и их инженерная интерпретация могут вызвать необходимость в корректировке PC и соответствующей ММ.
После устранения всех выявленных недочетов триаду „модель - алгоритм - программа “ можно использовать в качестве рабочего инструмента для проведения вычислительного эксперимента и выработки на основе получаемой количественной информации практических рекомендаций, направленных на совершенствование ТО, что составляет содержание седьмого, завершающего „технологический цикл ” этапа математического моделирования.
Представленная последовательность этапов носит общий и универсальный характер, хотя в некоторых конкретных случаях она может и несколько видоизменяться. Если при разработке ТО можно использовать типовые PC и ММ, то отпадает необходимость в выполнении ряда этапов, а при наличии и соответствующего программного комплекса процесс вычислительного эксперимента становится в значительной степени автоматизированным. Однако математическое моделирование ТО, не имеющих близких прототипов, как правило, связано с проведением всех этапов описанного „технологического цикла '' .[3]
Целью моделирования являются: получение, обработка, представление и использование информации об объектах, которые взаимодействуют между собой и внешней средой; а модель здесь выступает как средство познания свойств и закономерности поведения объекта.
1.2 Применение численных методов в моделировании
Дифференциальные уравнения, которые можно проинтегрировать известными методами, встречаются сравнительно редко. В связи с этим особое значение приобретают приближенные методы решения дифференциальных уравнений. Эти методы делятся на две группы:
Применение аналитических методов дает приближенное решение в виде аналитического выражения, численных - в виде таблицы численных значений.
Наиболее распространенными из численных методов, применяемых в математическом моделировании, являются метод Эйлера и метод Рунге-Кутта четвертого порядка.
Метод Эйлера основан на непосредственной замене производной разностным отношением по приближенной формуле. По методу Эйлера в формуле Тейлора не учитываются члены, содержащие производные второго и более высокого порядка. Метод Эйлера имеет первый порядок точности, откуда следует, что для достижения высокой точности требуется мелкий шаг, что экономически не выгодно. Достоинством метода является его простота. Метод Эйлера используют для более точных многошаговых методов.
Пусть требуется решить задачу Коши: найти решение дифференциального
у=у 0 прих=х 0 , т. е. у(х а ) =у 0 . (1.2)
При численном решении уравнения (1.1) задача ставится так:
в точках х 0 , x 1, х 2 , ..., х п найти приближения у п длязначений точного решения у(х п ). Разность x = x n +1 - x n = h называется шагом сетки. Во многих случаях принимают величину h постоянной, тогда:
Приближенно можно считать, что правая часть уравнения (1.1) остается постоянной на каждом из отрезков между точками деления. Метод Эйлера состоит в непосредственной замене производной разностным отношением по приближенной формуле:
В силу сделанных предположений на первом отрезке искомое решение приближенно представляется линейной функцией:
y 1 = y 0 + ht ( x 0 , y 0 ). (1.7)
Равенство (1.6) означает, что на отрезке [х 0 , x o + h ] искомую интегральную кривую у=у(х) приближенно заменяют прямолинейным отрезком, выходящим из начальной точки М 0 (х 0, у0) с угловым коэффициентом f ( x 0 , у 0 ). Аналогично находим приближенное значение y 2 :
y 2 = y 1 + hf ( x 1 , y 1 ). (1.8)
Таким образом, в качестве приближения искомой интегральной кривой получаем линию, изображенную на рисунке 1.1, с вершинами в точках М 0 (х 0 , уо), M 1 (y1, y 2), .... М п (х п , у п ).
Рисунок 1.1 - График искомой интегральной кривой
Вычисление приближений у п искомого решения у(х) по формуле (1.6) представляет собой обыкновенный метод Эйлера.
Этот метод дает весьма грубое приближение решения задачи Коши. Он обычно используется в случае, когда необходимо получить примерное представление о решении на небольшом промежутке.Если функция f ( x ,у) в уравнении (1.1) на некотором отрезке в рассматриваемой области непрерывна по х и удовлетворяет условию Липшица по у:
Погрешность обыкновенного метода Эйлера оценивается формулой:
Метод Рунге-Кутта является одним из наиболее употребительных численных методов повышенной точности. Низкая точность метода Эйлера связана в первую очередь с тем, что остаточный член формулы Эйлера велик.
Очевидно, что для уменьшения погрешности вычисления необходимо увеличить количество учитываемых членов в формуле Тейлора. Наиболее распространенным является метод Рунге-Кутта 4-го порядка, в котором учтены производные до 4-го порядка включительно. Метод Эйлера можно рассматривать как метод Рунге-Кутта 1-го порядка. Метод Рунге-Кутта требует большого объёма вычислений, однако расчёт оказывается более точным, чем расчёт по методу Эйлера с тем же шагом.
Величина погрешности метода оценивается с помощью правила Рунге. Значение оценки Рунге состоит в том, что погрешность оценивается через величины, получаемые непосредственно в процессе счёта. На этой формуле основан метод автоматического выбора шага в процессе счёта в стандартных программах.
Эти методы являются одноступенчатыми: чтобы найти у m+1 нужна информация о предыдущей точке x m y m
Они согласуются с рядом Тейлора вплоть до членов порядка h p где степень р различна для различных методов и называется порядковым номером или порядком метода
Они не требуют вычисления производных от f(x y) а требуют вычисления самой функции
Наиболее точный метод решения - метод Рунге-Кутта 4 порядка, один из самых употребляемых методов интегрирования дифференциальных уравнений
а) этот метод является одноступенчатым и одношаговым;
б) требует информацию только об одной точке;
г) значение функции рассчитывается при каждом шаге;
Формулы, описывающие классический метод Рунге-Кутта четвертого порядка, состоят из следующих пяти соотношений:
y m +1 = y m + h /6( R 1 +2 R 2 +2 R 3 + R 4 ) (1.13) 1 = f ( x m y m ) (1.14) 2 = f ( x m + h /2 y m + hR 1 /2) (1.15) 3 = f ( x m + h /2 y m + hR 2 /2) (1.16)
R 4 = f ( x m + h /2 y m + hR 3 /2) (1.17)
Ошибка ограничения для этого метода равна:
1.3 Использование численных методов в системе MathCAD
Рассмотрим один из самых распространенных численных методов в СКМMathCAD
Для решения дифференциальных уравнений и систем уравнений из-за его высокой точности часто применяется метод Рунге-Кутта. Отличительная особенность метода - уточнение наклона интегральной кривой за счет вычисления производной не только в начале текущего отрезка интегрирования, но и, например, в середине отрезка (для двучленных схем Рунге-Кутта) или четырехкратное вычисление производных в методе четвертого порядка.
Тогда приближенное значение в последующих точках вычисляется по итерационной формуле 1.3:
Вычисление нового значения проходит в четыре стадии:
Метод Рунге-Кутта легко переносится и на случай системы дифференциальных уравнений.
В Mathcad включена функция rkfixed , реализующая метод Рунге-Кутта четвертого порядка с постоянным шага интегрирования. Обращение к этой функции:
где у - вектор начальных условий размерности n . Здесь n - порядок дифференциального уравнения или число уравнений в системе (если решается система дифференциальных уравнений); x 1 и x 2 - начало и конец интервала интегрирования, на котором ищется решение дифференциального уравнения.
Начальные условия, заданные в векторе у, - это значения решения в точке х 1 ; m - число точек, в которых ищется приближенное решение. При помощи этого аргумента определяется число строк (1+ m ) в матрице, возвращаемой указанной функцией.[2]
.1 Рассчитать значения функций напряжения на конденсаторе и тока в цепи без учета гармонического воздействия U ( t ). Построить графики этих функций.
.2 Рассчитать значения функций напряжения на конденсаторе и тока в цепи с учетом гармонического воздействия U ( t ). Построить графики этих функций.
.3 Для функции напряжения, полученной в п.1.1, исследовать влияние индуктивности L 1 на минимальное значение напряжения на конденсаторе, проведя 6-8 опытов. Полученные результаты записать в файлы данных.
.4 Считать файлы данных, полученные в п.1.3. Построить сводный график функций напряжения. Построить график зависимости минимумов напряжений от индуктивности.
.5 Выполнить аппроксимацию полученной зависимости, построить график исходной и аппроксимирующей функций.
.6 Для функции тока i 2, полученной в п.1.1, вычислить время, при котором ток достигает порогового значения, равного -0.005. Дать графическую интерпретацию результата.
.2 Анализ исходных и результирующих данных
Исходными данными для работы являются:
L 1 , L 2 - значения индуктивностей;
U ( t ) - исходная функция гармонического воздействия;
Um - амплитуда гармонического воздействия;
Таблица 1.1 - Значения варьируемого параметра L
Начальные значения для расчета п.1.1: U C (0)=0.1, i 2 (0)=1В, i 1 (0)=0
значения функций напряжения на конденсаторебез учета гармонического воздействия U ( t ).
значения функций напряжения на конденсаторес учетом гармонического воздействия U ( t ).
зависимость минимального значения напряжения на конденсаторе от значения индуктивности L 1.
-график зависимости минимумов напряжений от индуктивности
-аппроксимация зависимости минимумов напряжений от индуктивности
-время, при котором ток i 2 достигает порогового значения, равного -0.005.
Рисунок 2.1 - Линейная электрическая цепь системы
Работу цепи, приведенной на рисунке, описывает система дифференциальных уравнений вида:
Для их решения преобразуем систему в следующий вид:
После замены переменных система примет вид:
Для случая, где значение ЭДС не учитывается:
Рисунок 2.2 - Схема алгоритма решения задачи
3. Описание реализации задачи в Mathcad и Scilab
.1 Описание реализации базовой модели
Задача состоит в том, чтобы решить данные дифференциальные уравнения без учёта ЭДС . Для решения поставленной задачи введем исходные данные . С использованием системы MathCAD рассчитываем значения функций тока и напряжения в заданной электрической схеме. Для этого с помощью функции rkfixed (метод Рунге - Кутта) решаем систему дифференциальных уравнений (2.2), которая является математической моделью поставленной задачи. Где k 1 - значение тока i 1, k 2 - значение тока i 2, k 3 - значение напряжения Uc , (уравнение 2.4). , которая решает уравнения методом Рунге-Кутта 4-го порядка. Выводим таблицу значений времени, напряжений на обоих конденсаторах и тока. В которой первый столбец - значение времени Т, второй столбец - значение силы тока I 1, третий столбец - значение силы тока I 2, четвертый столбец-значение напряжения U с.
Рисунок 3.1 - Результирующая матрица F
Строим графики зависимости i 1( t ), Uc ( t ) и i 2( t ).
Рисунок 3.2 Зависимость тока i 1 от времени.
Рисунок 3.3 Зависимость тока i 2 от времени.
Рисунок 3.4 Зависимость напряжения Uc на конденсаторе от времени.
Аналогично решаем систему дифференциальных уравнений(2.2) с учетом ЭДС. В самом решении меняем лишь вектор исходных данныхк и вектор, содержащий первые производные функций. В вектор к вписываем нулевые значения. В результате получаю значения функции тока на катушке индуктивности и напряжений на конденсаторах в заданной электрической схеме с ЭДС.
Выводим таблицу значений времени, напряжений на обоих конденсаторах и тока.В которой первый столбец - значение времени Т, второй столбец - значение силы тока I 1, третий столбец - значение силы тока I 2, четвертый столбец-значение напряжения U с.(Приложение А)
Строим графики зависимости i 1( t ), Uc ( t ) и i 2( t ).
Рисунок 3.5 Зависимость тока i 1 от времени.
Рисунок 3.6 Зависимость тока i 2 от времени.
Рисунок 3.7 Зависимость напряжения Uc на конденсаторе от времени.
.2 Описание исследований(Приложение А)
Исследуем влияние индуктивности L 1 на минимальное значение напряжения на конденсаторе. Для этого изменяем варьируемый параметр L 1 от 0.026 до 0.045 решаем дифференциальное уравнение с помощью функции rkfixed . По каждому из проведённых опытов, в зависимости от значения варьируемой индуктивности L 1, построили графики зависимостей токов и напряжений от времени.
Таблица 3.2.1 - Значения варьируемого параметра L 1
На примере рассмотрим 1 опыт. Решаем дифференциальное уравнение с помощью функции rkfixed . Берём L 1=0.026Гн. Строим график зависимости напряжения от времени.
Рисунок 3.2.2 - График зависимости напряжения от времени
Остальные 5 опытов проводим аналогично, для каждого значения L 1. Затем получившиеся графики функций напряжения на конденсаторе строим на одном поле:
Рисунок 3.10-Сводный график зависимости напряжения от времени
Сохраняем полученные результаты в файлы данных по примеру опыта 1 с помощью функции:
В остальных 5 опытах полученные результаты сохраняем в файлы данных аналогично. (Приложение А)
3.3 Описание реализации базовой модели в Scilab
Считываем файлы данных полученных в п.1.3.Для считывания данных Mathad используем функцию read . Функция read предназначена для чтения файлов данных в памяти Scilab . В данной курсовой работе имеют место следующие обозначения и параметры: А-матрица, размерность которой (-1,1) в которой «:»-означает все строки, а число 1-обозначает первый столбец.Т-матрица времени, размерностью (-1,1).
A (:,1)= read (" r 111. dat ",-1,1)- пример считывания файла данных.
Аналогично считываем другие файлы данных.
Функция Figure предназначена для создания графического окна.
Для построения графика зависимости минимумов напряжений от индуктивности используем функцию plot ( T , A )
Для выполнения аппроксимации зависимости минимумов напряжений от индуктивности создаем графическое окно(2). Задаем вектор варьируемого параметра L. Для поиска минимумов напряжений создаем цикл с предусловием в котором используется стандартная функция работы с матрицами min. Задаем столбец начальных значений для коэффициента аппроксимирующей функции. С помощью команды datafit (метод наименьших квадратов)осуществляется параметрическое приближение экспериментальных данных к функции зависимости минимумов напряжений от индуктивности . Для данной зависимости подобрана функция: Y=k(1).*(X.^2)+k(2).*X+k(3)Для функции тока i2, полученной в п.1.1, вычисляем время, при котором ток достигает порогового значения, равного -0.005. Для этого задаем переменной v значение времени Т, а переменной О значение тока i2. Далее составляем программный фрагмент в котором находим время при котором ток достигает порогового значения, равного -0.005. Даем графическую интерпретацию результата.
.5 Вывод по результатам исследований
При выполнении курсовой работы с помощью СКМ Mathcad были вычислены значения функций напряжения на конденсаторе без учета гармонического воздействия U ( t ) и с учетом гармонического воздействия U ( t ) при помощи функции rkfixed . Была получена зависимость минимального значения напряжения на конденсаторе от значения индуктивности L 1, которое изменялось от 0.026 до 0.045 Гн. Были построены графики зависимостей U ( t )с учетом гармонического воздействия и без него.
Также был построен сводный график зависимость минимального значения напряжения на конденсаторе от значения индуктивности L 1=0.026...0.045 Гн.
В СКМ Scilab при помощи программного фрагмента были найдены минимумы напряжений. После чего был построен график зависимости минимумов напряжений от индуктивности. Была выполнена аппроксимация зависимости минимумов напряжений от индуктивности с помощью подобранной функции Y = k (1).*( X .^2)+ k (2).* X + k (3). Далее с помощью программного фрагмента было найдено время, при котором ток i 2 достигает порогового значения, равного -0.005. Данное значение равно 0.02035с.Для наглядности даем графическую интерпретацию результата.
1. Майер Р.В. Расчет электрических целей в системе MathCAD : Учебное пособие. - Глазов: ГГПИ, 2007, - 44 с.
. Дьяконов А. А. Справочник по MathCAD 2000. М.: Ск - пресс, 2000.-352с.
3.Зарубин В.С. Математическое моделирование в технике: Учеб, для вузов / Под ред. В.С. Зарубина, А.П. Крищенко. - 2-е изд., стереотип. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2003. -496 с.
.http://allbest.ru/k-3c0b65625b3ac68b5d43a89421216d37.html
5. Конспект лекций по курсу “Информатика”.
6.Турчак Л. И.. Основы численных методов: Учеб. пособие.- М.: Наука Гл. ред. физ.-мат. лит., 1987.- 320 с.
При выполнении курсовой работы с помощью СКМ Mathcad были вычислены значения функций напряжения на конденсаторе без учета гармонического воздействия U(t) и с учетом гармонического воздействия U(t) при помощи функции rkfixed. Была получена зависимость минимального значения напряжения на конденсаторе от значения индуктивности L1, которое изменялось от 0.026 до 0.045 Гн. Были построены графики зависимостей U(t)с учетом гармонического воздействия и без него.
Также был построен сводный график зависимость минимального значения напряжения на конденсаторе от значения индуктивности L1=0.026...0.045 Гн.
В СКМ Scilab при помощи программного фрагмента были найдены минимумы напряжений. После чего был построен график зависимости минимумов напряжений от индуктивности. Была выполнена аппроксимация зависимости минимумов напряжений от индуктивности с помощью подобранной функции Y=k(1).*(X.^2)+k(2).*X+k(3). Далее с помощью программного фрагмента было найдено время, при котором ток i2 достигает порогового значения, равного -0.005. Данное значение равно 0.02035с.Для наглядности даем графическую интерпретацию результата.
Номер материала:
ДБ-994779
Ответственность за разрешение любых спорных моментов, касающихся самих материалов и их содержания, берут на себя пользователи, разместившие материал на сайте. Однако администрация сайта готова оказать всяческую поддержку в решении любых вопросов, связанных с работой и содержанием сайта. Если Вы заметили, что на данном сайте незаконно используются материалы, сообщите об этом администрации сайта через форму обратной связи.
Все материалы, размещенные на сайте, созданы авторами сайта либо размещены пользователями сайта и представлены на сайте исключительно для ознакомления. Авторские права на материалы принадлежат их законным авторам. Частичное или полное копирование материалов сайта без письменного разрешения администрации сайта запрещено! Мнение администрации может не совпадать с точкой зрения авторов.
Курсовая работа : Математическое ... - BestReferat.ru
Курсовая работа На тему: « Математическое моделирование»
Учебно - методическое пособие по выполнению курсовой работы
Математическое моделирование — темы курсовых работ
Курсовая работа - Разработка математической модели объекта
Курсовая работа (Теория) на тему " Математическое ..."
4. Требования к математическим моделям
курсовая работа - Математическое моделирование.
Темы курсовых работ по математическому моделированию
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
Курсовая работа : Математическое моделирование 2
Курсовая работа : Математическое моделирование.
Курсовые работы на тему Экономико- математическое ...
Отчет По Летней Практике В Доу
Сочинение Моя Будущая Профессия Учитель Физкультуры
Эссе На Тему Учитель Ключевая Фигура Фгос
Современные Проблемы Производственной Логистики Эссе
Зимние Игры 1944 Года Реферат